Aprendizaje escéptico: un algoritmo y una plataforma para lidiar con etiquetados erróneos en el reconocimiento de contexto personal
Autores: Zhang, Wanyi; Zeni, Mattia; Passerini, Andrea; Giunchiglia, Fausto
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Aprendizaje escéptico: un algoritmo y una plataforma para lidiar con etiquetados erróneos en el reconocimiento de contexto personal
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Detección de multitudes móviles
Paradigma de IoT
Contenido generado por el usuario
Algoritmo interactivo de aprendizaje automático
Datos del sensor
Retroalimentación del usuario
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
La multitud móvil de detección (MCS) es un nuevo paradigma de IoT donde los datos del sensor, recopilados por los dispositivos móviles del usuario, se integran con contenido generado por el usuario, por ejemplo, anotaciones, autoinformes o imágenes. Aunque ofrece muchas ventajas, la participación humana también plantea grandes desafíos, siendo posiblemente el más crítico la baja calidad del contenido proporcionado por humanos, generalmente debido a la entrada inexacta de usuarios no expertos.
Descripción
La multitud móvil de detección (MCS) es un nuevo paradigma de IoT donde los datos del sensor, recopilados por los dispositivos móviles del usuario, se integran con contenido generado por el usuario, por ejemplo, anotaciones, autoinformes o imágenes. Aunque ofrece muchas ventajas, la participación humana también plantea grandes desafíos, siendo posiblemente el más crítico la baja calidad del contenido proporcionado por humanos, generalmente debido a la entrada inexacta de usuarios no expertos.